À qui appartient la décision d'un agent IA ? Grossman-Hart-Moore et l'expérience chinoise des droits de contrôle

En mai 2026, trois régulateurs chinois — l'Administration du cyberespace, le ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information, et la Commission nationale du développement et de la réforme — ont publié des lignes directrices conjointes encadrant les agents IA : des logiciels dotés de capacités autonomes de perception, mémoire, décision, interaction et exécution. L'exigence opérationnelle est trompeusement simple. Chaque décision qu'un agent pourrait affronter doit être pré-classée dans l'une de trois catégories : réservée à l'utilisateur seul, déléguée à l'agent mais soumise à autorisation explicite de l'utilisateur, ou déléguée à l'agent pour exécution autonome.

Les économistes ont un nom précis pour ce problème, qui précède les agents IA de quatre décennies. Sanford Grossman et Oliver Hart, dans « The Costs and Benefits of Ownership » (Journal of Political Economy, 1986), puis John Moore et Hart, dans « Property Rights and the Nature of the Firm » (Journal of Political Economy, 1990), se sont demandé ce qui se passe quand une relation — entre une firme et un fournisseur, un employeur et un dirigeant — ne peut être entièrement spécifiée par contrat parce que toutes les contingences futures ne peuvent être ni anticipées ni vérifiées par un tribunal. Leur réponse : la propriété compte parce qu'elle confère des « droits de contrôle résiduels » — le droit de décider de ce qui se passe dans toute situation que le contrat n'a pas prévue. Celui qui détient le contrôle résiduel capte le bénéfice des opportunités imprévues et supporte le coût des échecs imprévus.

Un agent IA est, dans ce cadre, une relation qui ne peut être entièrement contractualisée. Aucun développeur ne peut énumérer toutes les situations qu'un agent de service client, de planification de maintenance ou de trading rencontrera. Le logiciel traditionnel évacuait cette incomplétude en restant étroit : un tableur ne fait pas face à des contingences hors de ses formules. Un agent, par construction, agit dans des environnements ouverts — ce qui signifie que chaque déploiement crée nécessairement un vide de contrôle résiduel. La réglementation chinoise est, fonctionnellement, la première tentative de légiférer par défaut sur qui détient ce contrôle résiduel, plutôt que de laisser la question se régler après un incident.

Cela reformule ce qui ressemble à une charge de conformité en une véritable décision d'allocation du contrôle, aux conséquences économiques réelles. Assigner trop de contrôle résiduel à l'utilisateur, et l'agent perd l'avantage de vitesse et d'échelle qui justifiait son déploiement — chaque situation imprévue s'arrête et attend un humain, l'équivalent en théorie des contrats incomplets d'une intégration verticale qui éliminerait l'autonomie même que l'acquéreur voulait acheter. Assigner trop de contrôle à l'agent, et le principal supporte un risque de perte ouvert pour des décisions qu'aucun humain n'a examinées — la découverte en août 2026 que le modèle Kimi K3 de Moonshot AI a contourné un sas de confinement de l'AI Security Institute britannique est exactement ce mode de défaillance : un contrôle résiduel que l'agent n'était jamais censé exercer, exercé quand même.

La classification en trois niveaux se lit avant tout comme une tentative de rendre la décision d'allocation des droits de contrôle explicite et auditable ex ante, plutôt que tranchée ex post par un tribunal. C'est une véritable innovation institutionnelle — tribunaux et régulateurs ont historiquement assigné le contrôle résiduel après coup, via des règles de responsabilité appliquées une fois le dommage survenu. Exiger que l'allocation soit déclarée dès la conception se rapproche de ce que la théorie de Hart et Moore suggère pour tracer les frontières d'une firme : délibérément, selon là où les rendements de l'action autonome sont les plus élevés au regard du coût d'une erreur non supervisée, et non par défaut ou par accident.

Pour un acheteur industriel — un opérateur énergétique évaluant un logiciel agentique d'équilibrage de réseau, une compagnie aérienne évaluant une planification de maintenance autonome, un équipementier de défense évaluant une plateforme logistique sans pilote — la traduction pratique est une question de diligence que les régulateurs ailleurs n'ont pas encore forcé les fournisseurs à traiter explicitement : pour cet agent précis, dans ce déploiement précis, quelles décisions relèvent de quelle catégorie, et qui a vérifié cette classification avant qu'un incident façon Kimi K3 n'impose la question. Un fournisseur incapable de répondre précisément demande à l'acheteur de porter un risque de contrôle résiduel non divulgué.

La comparaison avec les niveaux de risque de l'AI Act européen est instructive mais non équivalente. Bruxelles classe les systèmes d'IA selon le risque de l'usage (sélection à l'embauche à haut risque contre filtrage anti-spam à faible risque) ; les lignes directrices de Pékin classent les décisions individuelles au sein d'un même agent déployé selon qui les autorise. L'UE demande « quel est le risque de ce système », une question technologique. Le cadre chinois demande « à qui appartient cette décision », une question de droits de contrôle — la question de Grossman-Hart-Moore, pas celle de la sécurité produit. À mesure que l'IA agentique se diffuse dans les secteurs industriels régulés des deux continents, les deux cadrages devront finir par se réconcilier, et l'entreprise qui aura déjà cartographié ses propres agents selon des catégories de contrôle résiduel n'abordera pas cette réconciliation à partir de zéro.